KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2518-2526 DOI 10.30865/klik.v4i5.1782 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Kecanduan Bermain Game online Pada Remaja Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Website
Tika Suci Pania * , Rahmi Hidayati, Kasliono
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* tikasuci@student.untan.ac.id , 2 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id , 3 kasliono@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: tikasuci@student.untan.ac.id
Abstrak− Penggunaan perangkat elektronik seperti ponsel, laptop, dan lainnya sering dijumpai untuk berbagai alasan, termasuk untuk bermain game online . Game online sangat digemari karena dapat menghilangkan stress dan dapat dimainkan oleh berbagai usia, salah satunya adalah remaja berusia 10-19 tahun. Namun, game online dapat merugikan remaja. Jika seorang remaja bermain game online dalam  jangka  waktu  yang  lama,  maka  remaja  tersebut  akan  mengalami  ketergantungan  terhadap game  online .  Penelitian  ini menciptakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  remaja  mengetahui  tingkat  kecanduannya  terhadap game  online ,  sehingga  remaja tersebut dapat mengatasi permasalahan kecanduannya. Sistem ini mengklasifikasikan kecanduan bermain game online pada remaja dengan tingkat ringan, sedang, dan berat menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Sistem ini bertujuan untuk membantu remaja mengontrol diri dalam bermain game online . Dalam menentukan tingkat kecanduan game online , digunakan 5 atribut yaitu usia, jenis kelamin, tempat bermain, jenis game , dan lama bermain. Pengujian dengan 150 data dan diuji dengan sembilan perbandingan data latih dan data uji yaitu 10:90, 20:80, 30:70, 40:60, 50:50, 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10.  Pengujian dilakukan dengan confusion matrix sehingga menghasilkan nilai akurasi, presisi, recall dan error rate. Nilai akurasi tertinggi terdapat pada perbandingan data latih dan data uji 40:60. Hasil akurasi sebesar 93%, presisi sebesar 90%, recall sebesar 89%, dan error rate sebesar 6,67%.
Kata Kunci:Game online ; Klasifikasi; Naïve Bayes; Kecanduan; Akurasi
Abstract− The use of electronic devices such as cellphones, laptops, and others is often found for various reasons, including playing online  games.  Online  games  are  very  popular  because  they  can  relieve  stress  and  can  be  played  by  various  ages,  one  of  which  is teenagers aged 10-19 years. However, online games can be detrimental to teenagers. If a teenager plays online games for a long time, that teenager will become dependent on online games. This research creates a system that can help teenagers find out their level of addiction to online games, so that teenagers can overcome their addiction problems. This system classifies addiction to playing online games in teenagers with mild, moderate and severe levels using the Naïve Bayes Classifier method. This system  can help teenagers control themselves when playing online games. In determining the level of online game addiction, 5 attributes are used, namely age, gender, place of play, type of game, and length of play. Testing with 150 data and tested with nine comparisons of training data and test data, namely 10:90, 20:80, 30:70, 40:60, 50:50, 60:40, 70:30, 80:20, and 90: 10. Testing is carried out using a confusion matrix to produce accuracy, precision, recall and error rate values. The highest accuracy value is found in comparing training data and test data of 40:60. Accuracy results were 93%, precision was 90%, recall was 89%, and error rate was 6.67%.
Keywords : Online Games; Classification; Naïve Bayes; Addiction; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Game  online mulai  digemari  oleh  kalangan  anak-anak,  remaja  sampai  dewasa.  Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO), remaja adalah anak muda dengan rentang usia 10-19 tahun, menurut peraturan Menteri Kesehatan RI Nomor 25 tahun  2014  menyatakan,  dikatakan  remaja  jika  seorang  penduduk  dengan  rentang  umur  10-18  tahun.  Menurut  Badan Kependudukan Berencana (BKKBN) rentang umur remaja adalah 10-24 tahun dan belum menikah [1]. Sensus Penduduk tahun  2010  menunjukkan  bahwa  43,5  juta  orang,  atau  sekitar  18%  dari  seluruh populasi  dunia,  adalah  remaja.  Selain bertujuan untuk mencari para pemenang atau juara, game online juga bertujuan untuk mencari teman ataupun silaturahmi bagi pecinta game online . Hal ini bermula dari bermain secara online bersama dengan banyak teman atau bisa dari ajakan teman  untuk  bermain game online bersama  di game  centre .  Dengan  demikian  dapat  menyebabkan  para  pemain game online menjadi tertarik atau kecanduan untuk selalu menikmati dunia game dengan suasana dan tantangan yang berbeda- beda [2]. Game online memberi   dampak   positif   dan negative. Dampak positif diantaranya mengasah keterampilan, mengambil  keputusan,  memecahkan  masalah, kreatifitas,  kecepatan  berfikir  dan  memelihara  interaksi  sosial.  Dampak negatif  terjadi  jika  terlalu  larut  dalam  bermain  game  adalah  menyebabkan  efek  ketagihan,  pemborosan,  mengganggu kesehatan dan dampak   psikologis seperti tingkah laku agresif [3]. Kecanduan bermain Game online disebabkan oleh intensitas atau durasi bermain game online yang tidak terkontrol . Durasi bermain game online yang mencapai 3 jam atau lebih  tersebut  dapat  menyebabkan  dampak  negatif  salah  satunya  kecanduan  atau  menjadi  pecandu game  online [4]. Menurut Psikiater Dewi, game online dapat membahayakan otak tanpa disadari. Sudah ada bukti bahwa kecanduan game online mempengaruhi  emosi  remaja.  Seseorang  yang  kecanduan game  online secara  psikis  mengalami  gangguan emosional, seperti mendorong dan memukul temannya secara tiba-tiba. Akibatnya, bermain game online atau bermain game  terlalu  lama  dapat  menyebabkan  masalah  kesehatan  mental  atau  pikiran,  terutama  emosional  dan  mental  [5]. Apabila  telah  mengalami  kecanduan game  online maka  dapat  mempengaruhi  aspek  sosial  remaja  dalam  menjalani kehidupan  sehari-hari,  karena  banyaknya  waktu  yang  dihabiskan  di  dunia  maya  mengakibatkan  remaja  kurang berinteraksi dengan orang lain dalam dunia nyata. Hal ini tentunya mempengaruhi kegiatan sosial yang biasa dilakukan oleh  kebanyakan  orang  lain.  Kecanduan game  online pun  memilliki  tahap  yang  bervariasi.  Kurangnya  perhatian  dari keluarga membuat anak lebih gampang terjun dan menikmati bermain game . Hal ini sangat tidak baik bagi masa depan seorang pelajar dan dapat mengganggu proses belajarnya. Kondisi seperti inilah yang dikhawatirkan akan membawa satu
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes

## Classifier Berbasis Website
implikasi  psikologis  bagi  perkembangan  mental  pelajar  maupun  nonpelajar  [6].  Jaringan  Saraf  Tiruan,  K-Means Clustering,  C-45,  Naïve  Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neighbour,  dan  lainnya  adalah  beberapa  metode  yang  dapat digunakan untuk proses klasifikasi [7].
Sebelumnya,  telah  dilakukan  beberapa  penelitian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  penelitian tentang  klasifikasi.  Pada  penelitian  tentang  efek  negatif game  online terhadap  remaja  dengan  Naïve  Bayes  [6]  dan menggunakan data sebanyak 100 yang dikumpulkan dari survei yang dibagikan kepada peserta. Hasilnya, 78 responden diklasifikasikan  dengan  kelas  normal  dan  22  responden  diklasifikasikan  dalam  kelas  kecanduan,  hasil  riset  remaja milenial pengguna game online dinyatakan Normal dengan akurasi keseluruhan 89.00%. kelas recall kecanduan 77.27%, kelas recall normal 92.31%, kelas precision kecanduan 73.91%, kelas precision normal 93.51%. Terdapat juga penelitian yang  menggunakan  teori  arthur  T.  Hovart  untuk  klasifikasi  kecanduan gadget pada  anak  sekolah  dasar  dengan menggunakan  klasifikasi  Naive  Bayes.  Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  dari  Sekolah  Dasar  di  Malang  [8]. Kemudian  yang  selanjutkan  dilakukan  dari  kedua  kuesioner  tersebut  di  olah  menjadi  data  latih  uji  yang  selanjutnya diklasifikasikan dengan Naïve Bayes Classifier dan didapatkan nilai akurasi 86,67%. Selanjutnya, penelitian mengenai pengklasifikasian  kecanduan  terhadap game  online [9].  K-Means  clustering  digunakan  dalam  menyelidiki  bagaimana prestasi siswa di Ibn Khaldun Bogor berkorelasi dengan kecanduan game online . Nilai korelasi yang dihasilkan sebesar - 0,885 yang berarti bahwa adanya korelasi antara tingkat kecanduan game online terhadap prestasi akademik mahasiswa di Universitas Ibn Khaldun Bogor. Penelitian selanjutnya tentang penerapan Naïve Bayes dalam mengklasifikasi dataset UCI  Machine  Learning  yaitu  Early  Stage  Diabetes  Risk  tahun  2020,  hasil  yang  didapat  adalah  500  dari  520  data merupakan data bersih  dan akurasi yang didapat sebesar 90,20% [10]. Penelitan terkait selanjutnya adalah implementasi Naïve  Bayes  dalam  mengklasifikasikan  penerima  program  keluarga  harapan.  Data  yang  digunakan  merupakan  data penerima  program  keluarga  harapan  tahun  2020  sebanyak 82  sampel.  Akurasi  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah sebesar 88% [11].
Merujuk  dari  permasalahan  dan  penelitian  terkait,  penelitian  ini  membuat  sebuah  sistem  yang  bisa  digunakan dalam mengklasifikasikan kecanduan bermain game online pada remaja menggunakan Naïve Bayes Classifier. Sistem ini membagi tingkatan kecanduan game online menjadi ringan, sedang, dan berat. Dengan adanya sistem ini pengguna dapat mengetahui tingkat kecanduan pada dirinya dan sistem memberikan informasi berkaitan saran untuk pengguna mengatasi tingkat kecanduannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk mengklasifikasikan tingkat kecanduan remaja terhadap game online , penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes  Classifier .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didapatkan  dari  hasil  pembagian  kuisioner  pada  remaja Sekolah  Menengah  Pertama  12  Sungai  Ambawang.  Tahapan  dalam  penerapan  metode  Naive  Bayes  Classifier  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini, diantaranya adalah studi literatur dengan mencari informasi  di  jurnal,  buku,  wawancara  dan  sumber  lainnya,  selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  dengan menyebarkan kuisioner pada siswa kelas 7 dan 8 di SMP Negeri 12 Sungai Ambawang. Setelah itu dilakukan klasifikasi menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  yang  dibagi  menjadi  2  tahap,  yaitu  pelatihan  data  dan  pengujian  data, selanjutnya, hasil pengujiannya akan dianalisis sehingga mendapatkan kesimpulan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari hasil kuesioner yang dibagikan ke 150 siswa kelas 7 dan 8 di SMP Negeri 12 Sungai Ambawang. 150 data tersebut kemudian dibagi menjadi 2, yaitu 60 data latih dan 90 data uji.
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes

## Classifier Berbasis Website
Atribut dalam kuesioner yang digunakan dalam penelitian adalah usia, jenis kelamin, tempat bermain game online , jenis game online , dan lama bermain game online dalam satu hari. Adapun usia untuk penelitian ini dibagi menjadi 3, yaitu 10- 13 tahun, 14-16 tahun, dan 17-19 tahun. Jenis kelamin ada 2 yaitu laki-laki dan perempuan. Tempat bermain game online terbagi menjadi 6, yaitu rumah, tempat nongkrong, sekolah dan rumah, sekolah dan tempat nongkrong, rumah dan tempat nongkrong, sekolah, rumah dan tempat nongkrong. Jenis game online dalam penelitian ini ada 12 yaitu shooter, MOBA, dance, casual, fighting, sport, pertualangan, racing , simulasi, RPG, strategi, dan battle royal. Lama bermain game dibagi menjadi 3 waktu yaitu kurang dari 3 jam, 3-6 jam, dan lebih dari 6 jam. Dalam membuat kuisioner, penulis melakukan wawancara dengan salah seorang Psikolog.

## 2.3 Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier adalah teknik klasifikasi dengan probabilitas yang sederhana  [12]. Kelebihan dari Naive Bayes adalah dapat mengestimasi parameter yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi hanya menggunakan jumlah data latih yang  kecil  [13].  Persamaan  1  menunjukkan  bentuk  umum  persamaan  teorema  Bayes,  dimana  X  merupakan  kelas klasifikasi  dalam  penelitian,  H  adalah  atribut  yang  digunakan,  sementara  itu  P(H|X)  adalah  probabilitas  atribut berdasarkan kelas klasifikasi, P(H) adalah probabilitas atribut, dan P(X) adalah probabilitas kelas [14].
𝑃(𝐻|𝑋)   = 𝑃(𝐻|𝑋) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Rumus perhitungan Naïve Bayes terdiri dari perhitungan probabilitas kelas,  probabilitas atribut, dan penentuan kelas tiap sampel. Perhitungan Naïve Bayes mendapatkan probabilitas setiap kelas(P(X)) adalah dengan membagi jumlah kemunculan kelas X dalam data pelatihan dengan total data pelatihan seperti pada Persamaan 2 [15].
𝑃 (𝑋)   =  𝑁(𝑋)/𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ𝑎𝑛
(2)
Selanjutnya,  perhitungan  probabilitas  atribut.  Perhitungan  ini  menggunakan laplace  smoothing agar  tidak  ada probabilitas 0 seperti pada Persamaan 3, |V| adalah jumlah kelas yang digunakan [16].
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑝( 𝐻 | 𝑋 ) 𝑝(𝐻)+1
𝑃(𝑋)+|𝑉|
(3)
Selanjutnya, menghitung hasil akhir untuk mendapatkan nilai probabilitas setiap kelas dengan atribut yang sama dengan mengalikan probabilitas kelas dengan probabilitas atribut setiap kelas menggunakan Persamaan 4 [17].
𝑃 (𝑋|𝐻  …  𝐻𝑛)   =  𝑃(𝑋)𝑃(𝐻1 … 𝐻𝑛|𝑋) (4)
Game  online merupakah  wadah  hiburan  yang  dapat  menyenangkan  pemain  dan  menghabiskan  waktu  disela kegiatan  [18]. Game  online sangat  berkembang  pesat  pada  akhir-akhir  ini.  Semakin  lama  permainannya  semakin menyenangkan,  mulai  dari  tampilan,  gaya  bermain,  grafis  permainan,  resolusi  gambar  dan  lain  sebagainya.  Nyatanya perkembangan game online tidak hanya memberikan dampak positif, dampak negatif yang ditimbulkan akibat bermain game  online  yaitu  salah  satunya  seperti  kecanduan.  Remaja  yang  kecanduan  bermain  game  online  dipengaruhi  oleh beberapa faktor. Adapun faktor yang mempengaruhi kecanduan game online pada remaja adalah faktor sarana, individu, keluarga,  sosial,  dan  jenis  game  online  [19].  Orang  yang  kecanduan  bermain  game  online  akan  menggunakan  waktu secara  berlebihan  untuk  bermain  game,  sehingga  mereka  mengabaikan  tugas  penting  lainnya,  seperti  mengerjakan pekerjaan rumah, telat ke sekolah, membolos sekolah, dan pada akhirnya gagal belajar [20]. Remaja tersebut cenderung tidak mau melakukan kegiatan lain dan gelisah ketika mereka tidak dapat bermain game online . Kecanduan game online berdampak  pada  psikologi,  kesehatan,  akademik,  keuangan,  dan  sosial  dari  remaja  [21].  Pengujian  pada  sistem  ini menggunakan confusion matrix . Confusion matrix merupakan tabel yang menyatakan klasifikasi jumlah data uji yang salah dan jumlah data uji yang benar  [22]. Confusion matrix digunakan untuk menguji metode yang digunakan, yaitu Naïve Bayes Classifier. Tabel confusion matrix 3x3 ditunjukan pada Tabel 1 [23].
Tabel 1. Confusion matrix 3x3 Prediksi Ringan Prediksi Sedang Prediksi Berat Benar Ringan XX XY XZ Benar Sedang YX YY YZ Benar Berat ZX ZY ZZ
Pada tabel diatas XX adalah hasil sistem dan prediksi ringan, XY adalah hasil sistem ringan, hasil prediksi sedang, XZ adalah hasil sistem ringan, hasil prediksi berat. YX adalah hasil aplikasi sedang dan prediksi ringan, YY adalah hasil sistem dan aplikasi sedang, YZ adalah hasil sistem sedang dan prediksi berat. ZX adalah hasil sistem besar dan prediksi ringan, ZY adalah hasil sistem berat dan prediksi sedang, ZZ adalah hasil sistem dan prediksi berat.  Berdasarkan tabel confusion  matrix diatas,  maka  dapat  dihitung  akurasi,  presisi,  dan recall seperti  pada  Persamaan  5,  Persamaan  6, Persamaan 7.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑋𝑋+𝑌𝑌+𝑍𝑍 𝑋𝑋+𝑋𝑌+𝑋𝑍+𝑌𝑋+𝑌𝑌+𝑌𝑍+𝑍𝑋+𝑍𝑌+𝑍𝑍 𝑋100% (5)
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Website
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = ( 𝑋𝑋 𝑋𝑋+𝑌𝑋+𝑍𝑋 + 𝑌𝑌 𝑋𝑌+𝑌𝑌+𝑍𝑌 + 𝑍𝑍 𝑋𝑍+𝑌𝑍+𝑍𝑍 )
3 (6)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = ( 𝑋𝑋 𝑋𝑋+𝑋𝑌+𝑋𝑍 + 𝑌𝑌 𝑌𝑋+𝑌𝑌+𝑌𝑍 + 𝑍𝑍 𝑍𝑋+𝑍𝑌+𝑍𝑍 ) 3 (7)
Laju error digunakan untuk menghitung kesalahan identifikasi [24]. Laju error dapat dihitung seperti Persamaan 8 [25].
𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑋 100% (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  mengklasifikasikan  tingkat  kecanduan  remaja  terhadap game  online menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier , dilakukan 2 tahap yaitu pelatihan data dan pengujian data. Pelatihan data bertujuan untuk mengetahui probabilitas dari setiap kelas dan probabilitas setiap atribut. Hasil dari pelatihan data berupa nilai probabilitas setiap kelas dan probabilitas setiap atribut digunakan pada pengujian data. Pengujian data bertujuan untuk mengetahui kelas dari kasus yang akan diuji.

## 3.1 Pelatihan Data
Data sebanyak 150 dibagi menjadi 60 data latih dan 90 data uji. Di antara data tersebut, 60 data digunakan untuk melatih model menggunakan metode Naive Bayes Classifier, sementara 90 data lainnya digunakan sebagai data uji, data ini akan diuji hasilnya apakah sesuai dengan hasil dari wawancara dengan psikolog. Rangkaian langkah-langkah dalam pelatihan data dapat dilihat dalam flowchart yang tergambar pada Gambar 2 .
Gambar 2. Flowchart pelatihan data dengan metode Naïve Bayes Classifier
Pada  pelatihan  data  terdapat  beberapa  tahap.  Tahap  yang  pertama  adalah  menghitung  probabilitas  setiap  kelas dengan membagikan setiap kelas degan seluruh data. Tahap yang kedua adalah menghitung probabilitas atribut dengan cara  membagikan  atribut  pada  setiap  kelas  dengan  jumlah  kelas  tersebut  pada  keseluruhan  data.  Dalam  menghitung probabilitas atribut, digunakan laplace smoothing untuk menghindari hasil sama dengan nol. Setelah memperoleh hasil untuk probabilitas kelas dan probabilitas atribut, data kemudian diuji. Sebagai contoh, diambil 6 data dari data penelitian yang telah disediakan, 5 data sebagai data latih, dan 1 data sebagai data uji. Berikut adalah data latih yang diambil.
Tabel 1. Data Latih Nama Usia J.K Tmp Bermain Jenis Game Lama Bermain Hasil Ca 10-13 P Rumah,Nongkrong Racing <3 Jam Ringan Ra 14-16 L Rumah Fighting >6 Jam Berat Na 10-13 L Rumah,Nongkrong Strategi 3-6 Jam Ringan Tr 10-13 L Rumah MOBA 3-6 Jam Sedang Gi 17-19 L Rumah,Nongkrong MOBA <3 Jam Ringan
Dapat dilihat pada tabel di atas, kasus untuk kelas ringan berjumlah 3, kelas sedang ada 1, dan kelas berat ada 1 kasus.  Selanjutnya,  terdapat  1  data  yang  akan  diuji  hasilnya  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Melalui penggunaan metode ini, kita dapat mengklasifikasikan data dengan lebih efisien dan akurat, memungkinkan kita untuk membuat prediksi yang lebih andal terkait dengan kasus-kasus yang sedang diamati .
Tabel 3. Data Uji Nama Usia J. K Tempat Bermain Jenis Game Lama Bermain Hasil De 14-16 L Sekolah, Rumah MOBA <3 Jam Ringan
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Website
Data yang akan diujikan mempunyai atribut usia 14-16 tahun, jenis kelamin laki-laki, tempat bermain game online di sekolah dan rumah, jenis game yang dimainkan adalah MOBA, lama bermain adalah kurang dari 3 jam dalam satu hari, dengan prediksi hasil ringan. Perhitungan data latih klasifikasi tingkat kecanduan game online menggunakan Naïve Bayes Classifier pada 5 data adalah sebagai berikut. a. Perhitungan data latih
1. Menghitung probabilitas jumlah kelas dari 5 data latih dengan persamaan (2) 𝑃(𝑌|𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛) = 3/5 =  0,6             𝑃(𝑌|𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔) = 1/5 =  0,2                 𝑃(𝑌|𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)   =  1/5  =  0,2
2. Menghitung  probabilitas  jumlah  atribut  yang  sama  pada  kelas  yang  sama  (menggunakan laplace  smoothing) dengan persamaan (3). Data dapat dilihat pada Tabel 2.
𝑃 (𝑈𝑠𝑖𝑎  =  10 − 13 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛|𝑌  =  𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)   =  2 + 1/3 + 3  = 3/6  =  0,5
Dilakukan dengan perhitungan yang sama sehingga menghasilkan probabilitas seperti pada Tabel 4, 5, 6, 7, dan 8.
Tabel 4. Probabilitas Kriteria Usia Usia Tingkat Kecanduan Probabilitas Ringan Sedang Berat Ringan Sedang Berat 10-13 Thn 2 1 0 0,5 0,5 0,25 14-16 Thn 0 0 1 0,167 0,25 0,5 17-19 Thn 1 0 0 0,33 0,25 0,25
Pada tabel di atas, probabilitas ringan dan sedang paling banyak terjadi pada remaja usia 10-13 tahun. Sedangkan kemungkinan probabilitas berat paling tinggi terjadi pada remaja berusia 14-16 tahun.
Tabel 5. Probabilitas Kriteria Jenis Kelamin J. Kelamin Tingkat Kecanduan Probabilitas Ringan Sedang Berat Ringan Sedang Berat L 2 1 1 0,5 0,5 0,5 P 1 0 0 0,33 0,25 0,25
Pada tabel probabilitas dengan kriteria jenis kelamin diketahui probabilitas ringan, sedang, dan berat terdapat pada laki-laki.
Tabel 6. Probabilitas Kriteria Tempat Bermain Tempat Bermain Tingkat Kecanduan Probabilitas Ringan Sedang Berat Ringan Sedang Berat Rumah 0 1 1 0,167 0,5 0,5 Tempat Nongkrong 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Sekolah, Rumah 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Sekolah, Nongkrong 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Rumah,  Nongkrong 3 0 0 0,667 0,25 0,25 Sekolah,Rmah, Nkrong 0 0 0 0,167 0,25 0,25
Pada tabel probabilitas dengan kriteria tempat bermain diketahui probabilitas ringan tertinggi terdapat pada remaja yang bermain game di rumah dan di tempat nongkrong. Sedangkan probabilitas sedang dan berat paling tinggi terdapat pada remaja yang bermain game di rumah.
Tabel 7. Probabilitas Kriteria Jenis Game
Jenis Game Tingkat Kecanduan Probabilitas Ringan Sedang Berat Ringan Sedang Berat Shooter 0 0 0 0,167 0,25 0,25 MOBA 1 1 0 0,33 0,5 0,25 Dance 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Casual 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Fighting 0 0 1 0,667 0,25 0,5 Sport 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Petualangan 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Racing 1 0 0 0,33 0,25 0,25 Simulasi 0 0 0 0,167 0,25 0,25 RPG 0 0 0 0,167 0,25 0,25 Strategi 1 0 0 33 0,25 0,25 Battle Royal 0 0 0 0,167 0,25 0,25
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Website
Pada tabel probabilitas dengan kriteria jenis permainan diketahui bahwa probabilitas ringan tertinggi terdapat pada remaja yang bermain game Fighting , sedangkan probabilitas sedang tertinggi terdapat pada remaja yang bermain game MOBA, dan probabilitas berat tertinggi terdapat pada remaja yang bermain game Fighting .
Tabel 8. Probabilitas Kriteria Lama Bermain Lama Bermain Tingkat Kecanduan Probabilitas Ringan Sedang Berat Ringan Sedang Berat <3 Jam 2 0 0 0,5 0,25 0,25 3-6 Jam 1 1 0 0,33 0,5 0,25 >6 Jam 0 0 1 0,167 0,25 0,5
Pada  tabel  probabilitas  dengan  kriteria  waktu  bermain, probabilitas  ringan  tertinggi  terdapat  pada  remaja  yang bermain game kurang  dari  3  jam  dalam  satu hari.  Sedangkan  probabilitas  sedang  tertinggi  terdapat pada remaja  yang bermain game selama 3-6 jam dalam satu hari, dan probabilitas berat tertinggi terdapat pada remaja yang bermain game lebih dari 6 jam dalam satu hari.

## 3.2 Pengujian Data
Setelah  melakukan  pelatihan  data,  90  data  akan  diuji  dengan  metode Naïve  Bayes  Classifier untuk  menguji  hasilnya apakah sama dengan hasil wawancara psikolog. Flowchart pengujian data dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart pengujian data dengan metode Naïve Bayes Classifier
Pengujian  data  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  akhir  probabilitas  kelas  dan  atribut  dengan  persamaan  (4). Selanjutnya membandingkan hasil yang didapat dari pengalian probabilitas kelas dan atribut pada setiap kelas, hasil yang paling tinggi akan menjadi kelas untuk data yang diuji.
a. Data yang diujikan dapat dilhat pada Tabel 3. Mengalikan semua hasil probabilitas dari kelas Ringan, Sedang, dan Berat setiap atribut dengan persamaan (4)
1. 𝑃 (𝑈𝑠𝑖𝑎  =  14 − 16 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛|𝑌  =  𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)   ∗  𝑃 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛  =  𝐿 |𝑌  =  𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)   ∗ 𝑃 (𝑇𝑒𝑚𝑝𝑎𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑖𝑛  =  𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ, 𝑅𝑢𝑚𝑎ℎ|𝑌  =  𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)   ∗  𝑃 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐺𝑎𝑚𝑒  =  𝑀𝑂𝐵𝐴|𝑌  =  𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)   ∗ 𝑃 (𝐿𝑎𝑚𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑖𝑛  = < 3 𝐽𝑎𝑚|𝑌  =  𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)   ∗  𝑃 (𝑌|𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛)
=  0,167  ∗  0,5  ∗  0,167  ∗  0,33  ∗  0,5  ∗  0,6  =  0,0013805055
2. 𝑃 (𝑈𝑠𝑖𝑎  =  14 − 16 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛|𝑌  =  𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)   ∗  𝑃 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛  =  𝐿|𝑌  =  𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)   ∗
𝑃 (𝑇𝑒𝑚𝑝𝑎𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑖𝑛  =  𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ, 𝑅𝑢𝑚𝑎ℎ|𝑌  =  𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)   ∗  𝑃 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐺𝑎𝑚𝑒  =  𝑀𝑂𝐵𝐴|𝑌  =  𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)   ∗
𝑃 (𝐿𝑎𝑚𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑖𝑛  = < 3 𝐽𝑎𝑚|𝑌  =  𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)   ∗  𝑃 (𝑌|𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔)
=  0,25  ∗  0,5  ∗  0,25  ∗  0,5  ∗  0,25  ∗  0,2  =  0,00078125 3. 𝑃 (𝑈𝑠𝑖𝑎  =  14 − 16 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛|𝑌  =  𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)   ∗  𝑃 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛  =  𝐿|𝑌  =  𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)   ∗
𝑃 (𝑇𝑒𝑚𝑝𝑎𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑖𝑛  =  𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ, 𝑅𝑢𝑚𝑎ℎ|𝑌  =  𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)   ∗  𝑃 (𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐺𝑎𝑚𝑒  =  𝑀𝑂𝐵𝐴|𝑌  =  𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)   ∗
𝑃 (𝐿𝑎𝑚𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑖𝑛  = < 3 𝐽𝑎𝑚|𝑌  =  𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)   ∗  𝑃 (𝑌|𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡)
=  0,5  ∗  0,5  ∗  0,25  ∗  0,25  ∗ 0,25  ∗  0,2  =  0,00078125
b. Bandingkan hasil kelas Ringan, Sedang, dan Berat
Probabilitas  tertinggi  berada  pada  kelas  (P  |  Ringan)  sehingga  dapat  disimpukan  bahwa  klasifikasi  tingat kecanduan game online pengguna tersebut masuk ke dalam kelas “Ringan”. Dari hasil yang didapat, diketahui bahwa perhitungan dengan Naïve Bayes Classifier sama hasilnya dengan hasil yang didapat dengan wawancara.

## 3.3 Implementasi
Aplikasi  yang  dibuat  dapat  menentukan  tingkat  kecanduan  seorang  remaja  terhadap game  online. Pengguna  aplikasi memasukkan input berupa nama, usia, jenis kelamin, tempat bermain, jenis game, dan lama bermain. Output dari sistem ini  berupa  tingkat  kecanduan,  diantaranya  adalah  ringan,  sedang,  dan  berat.  Implementasi  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Website
Gambar 4. Halaman tampilan hasil klasifikasi
Gambar diatas merupakan halaman hasil klasifikasi, dalam halaman tersebut terdapat hasil klasifikasi dari data yang  dimasukkan  oleh  pengguna  aplikasi.  Selain  mendapatkan  informasi  mengenai  hasil  klasifikasi  kecanduan game online, pengguna  juga  mendapatkan  informasi  tentang  pengertian  dari  tingkat klasifikasi  yang  didapat  dan  juga  saran untuk membantu pengguna tersebut dalam menyelesaikan masalah kecanduannya.

## 3.4 Pengujian dengan Confusion matrix
Data  yang  berjumlah  150  diuji  data  latih  dan  data  ujinya  dengan confusion  matrix untuk  mendapatkan  hasil  akurasi, presisi, recall, dan  laju error. Perbandingan yang  digunakan  dalam  menguji  metode  berjumlah  9  berbandingan,  yaitu 10%:90%, 20%:80%, 30%:70%, 40%:60%, 50%:50%, 60%:40%, 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%.
Gambar 5. Grafik akurasi pengujian menggunakan Confusion matrix
Setelah proses pengujian dilakukan, diketahui akurasi untuk 10:90 adalah 91%, akurasi 20:80 adalah 90%, akurasi 30:70 adalah 91%, akurasi 40:60 adalah 93%, akurasi 50:50 92%, akurasi 60:40 adalah 90%, akurasi 70:30 adalah 91%, akurasi 80:20 adalah 86$, dan akurasi 90:10 adalah 80%. Diperoleh hasil bahwa perbandingan yang memiliki nilai akurasi paling tinggi ada di perbandingan 40%:60% yaitu 93%.

## 3.5 Pembahasan
Sistem  yang  telah  dibuat  berhasil  mengklasifikasikan  tingkat  kecanduan  remaja  terhadap game  online menggunakan metode Naïve Bayes Classifier kedalam 3 kelas, yaitu ringan, sedang, dan berat. Dalam menentukan kelas ringan, sedang, dan  berat,  penulis  melakukan  wawancara  dengan  salah  seorang  psikolog.  Atribut  yang  digunakan  adalah  usia,  jenis kelamin,  tempat  bermain,  jenis game ,  dan  lama  bermain  dalam  satu  hari.  Langkah  yang  pertama  dilakukan  adalah menghitung probabilitas setiap kelas, seperti berapa jumlah kelas ringan, sedang, dan berat dari semua data. Langkah selanjutnya adalah menghitung jumlah atribut yang sama pada kelas yang sama, seperti jumlah remaja laki-laki dengan kelas  ringan,  jumlah  remaja  perempuan  dengan  kelas  ringan,  selanjutnya  menghitung  semua  hasil  variabel  sehingga mendapatkan nilai akhir dari setiap kelas, kemudian membandingkan hasil dari setiap kelas. Hasil yang paling besar akan dijadikan  sebagai  kelas  dari  kasus  tersebut.  Selain  dapat  mengetahui  hasil  tingkat  klasifikasi  kecanduan game  online , pengguna  juga  mendapatkan  informasi  tentang  pengertian  tingkat kecanduan  yang didapat  dan  saran  untuk mengatasi
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes

## Classifier Berbasis Website
kecanduannya.  Dari  90  data,  didapatkan  hasil  remaja  yang  mengalami  kecanduan  tingkat  ringan  adalah  sejumlah  54, kecanduan  tingkat  sedang  berjumlah  23,  dan  kecanduan  tingkat  berat  sejumlah  13.  Dari hasil  pengujian  sistem,  dapat dilihat bahwa data latih bisa lebih sedikit daripada data uji, rasio antara data latih dan data uji bukanlah sesuatu yang tetap dan  dapat  bervariasi  tergantung  pada  masalah  spesifik  yang  ingin diselesaikan,  ketersediaan  data,  dan  tujuan  analisis. Selanjutnya,  hasil  yang  dihitung  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  diuji  dengan Confusion  matrix ,  untuk mengetahui akurasi, presisi, recall, dan laju error. Setelah metode diuji dengan confusion matrix , didapatkan hasil akurasi tertinggi ada pada 40%:60% dengan data sebanyak 150 yang dibagi menjadi 60 data latih dan 90 data uji. Hasil pengujian dengan Confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Menggunakan Confusion matrix Perbandingan Data Latih Data Uji Akurasi(%) Presisi(%) Recall(%)  Laju Error (%) 10:90 15 135 91,11 89 89 8,89 20:80 30 120 90,83 89 88 9,17 30:70 45 105 91,43 89 88 8,57 40:60 60 90 93 90 89 6,67 50:50 75 75 92 88 87 8 60:40 90 60 90 86 83 10 70:30 105 45 91,11 85 84 9 80:20 120 30 86,67 77 74 13 90:10 135 15 80 76 75 20
Kinerja yang dihasilkan pada perbandingan 40%: 60% yaitu akurasi 93%, presisi 90%, recall 89%, dan laju error 6,67%. Perbandingan 40%: 60% menghasilkan akurasi paling tinggi dibandingkan dengan perbandingan lainnya, seperti perbandingan 10%:90% menghasilkan akurasi sebesar 91,11%, perbandingan 20%:80% menghasilkan akurasi sebesar 90,83%, perbandingan 30%:70% menghasilkan akurasi sebesar 91,43%, perbandingan 50%:50% menghasilkan akurasi sebesar 92%, perbandingan 60%:40% menghasilkan akurasi sebesar 90%, perbandingan 70%:30% menghasilkan akurasi sebesar  91,11%,  perbandingan  80%:20%  menghasilkan  akurasi  sebesar  86,67%,  dan  perbandingan  90%:10% menghasilkan akurasi sebesar 80%. Hasil ini menggambarkan bahwa sistem telah mampu memberikan prediksi dengan tingkat keakuratan yang memuaskan, dengan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku kecanduan remaja terhadap game online .

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat  hasil  klasifikasi  pada  setiap  data,  dengan  tingkatan  klasifikasi  berupa ringan,  sedang,  dan  berat.  Variabel  yang  digunakan  mempengaruhi  tingkat  klasifikasi.  Pada  pengujian  menggunakan metode Naïve Bayes Classifier terdapat 9 akurasi dengan nilai yang berbeda-beda. Hal ini disebabkan oleh perbedaan penggunaan data latih dan data uji. Nilai akurasi tertinggi menggunakan 60 data latih dan 90 data uji dengan akurasi 93%. Saran  bagi  penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan  penelitian  dengan  rentang  usia  yang  berbeda,  serta  memasukkan variabel  lain  dalam  penelitian  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  lagi.  Dalam  pengembangan selanjutnya dapat ditambahkan data dalam jumlah yang lebih besar dengan tujuan untuk meningkatkan tingkat akurasi. Penelitian selanjutnya juga dapat menambahkan pilihan jenis permainan pada lebih dari 1 jenis permainan.

## REFERENCES
[1] S.  K.  Zakiah,  I.,  Ritanti,  N.,  Kep, M.,  &  Kom,  “Kecanduan  Game  Online  Pada  Remaja  Dan  Penanganannya,” Media  Sains Indones. , 2021.
[2] S.  Irawan  and  Di.  Siska  W.,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kecanduan  Game  Online  Peserta  Didik,” J.  Konseling Gusjigang , vol. 7, no. 1, pp. 9–19, 2021.
[3] T. W. Utami and H. Atik, “Kecanduan Game Online Berhubungan Dengan Penyesuaian Sosial pada Remaja Online Addiction Games Are Related To Social Adjustments in Adolescents,” J. Keperawatan , vol. 12, no. 1, pp. 17–22, 2020.
[4] I. A. Rahman, D. Ariani, and N. Ulfa, “Tingkat Kecanduan Game Online Pada Remaja,” J. Mutiara Ners , vol. 5, no. 2, pp. 85– 90, 2022, doi: 10.51544/jmn.v5i2.2438.
[5] W.  V.  S.  Sinsu  Erik,  “HUBUNGAN  DURASI  BERMAIN  GAME  ONLINE  DENGAN  KESEHATAN  MENTAL  PADA REMAJA PRIA,” J. Ilm. Kesehat. Jiwa , vol. 2, No. 2, pp. 69–76, 2020.
[6] N. Asmiati, S. Informasi, S. Tinggi, M. Informatika, D. Komputer, and N. Mandiri, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Pengaruh Negatif Game Online Bagi Remaja Milenial (Application of the Naive Bayes Algorithm to Classify the Negative Effects of Online Games on Millennial Adolescents),” J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 3, pp. 141–149, 2020.
[7] A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. Fathony Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, 2018.
[8] M.  P.  S.  Luqman  Affandi,  Agung  Nugroho  Pramudhita,  “SISTEM  PAKAR  KLASIFIKASI  KECANDUAN  GADGET MENGGUNAKAN TEORI ARTHURT T. HOVART DENGAN  METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANAK SEKOLAH DASAR,” Semin. Inform. Apl. POLINEMA , 2020.
[9] Y. Prastyo, P. Eosina, and F. Fatimah, “PEMBAGIAN TINGKAT KECANDUAN GAME ONLINE MENGGUNAKAN K-
Tika  Suci  Pania,  Klasifikasi  Kecanduan  Bermain  Game  online  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Website
MEANS CLUSTERING SERTA KORELASINYA TERHADAP PRESTASI AKADEMIK,” Bogor, 2017. Accessed: Jul. 09, 2023. [Online]. Available: journal.uny.ac.id
[10]  A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, pp. 15–21, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[11]  A. A. A. Arifin, W. Handoko, and Z. Efendi, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Program Keluarga Harapan,” J-Com (Journal Comput. , vol. 2, no. 1, pp. 21–26, 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i1.1577.
[12]  G. P. Kawani, “Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik,” J. INISTA , vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2019.
[13]  S. H. S. R. H. Ellif, “KLASIFIKASI KEMATANGAN PEPAYA MENGGUNAKAN RUANG WARNAHSV DAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” J. Comput. dan Apl. , vol. 9, no. 1, 2021.
[14]  C. Fadlan, S. Ningsih, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra,” J. Tek. Inform. Musirawas , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.32767/jutim.v3i1.286.
[15]  N. Ramadhani and N. Fajarianto, “Sistem Informasi Evaluasi Perkuliahan dengan Sentimen Analisis Menggunakan Naïve Bayes dan Smoothing Laplace,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 10, no. 2, 2020.
[16]  Indah Listiowarni Eka Rahayu Setyaningsih, “Analisis Kinerja Smoothing pada Naive Bayes untuk Pengkategorian Soal Ujian Indah Listiowarni [1] , Eka Rahayu Setyaningsih [2],” 2018.
[17]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  and  Irma  Nizar,  “IMPLEMENTASI  AlGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI TINGKAT  PENYEBARAN  COVID,” Jural  Ris.  Rumpun  Ilmu  Tek. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  38–46,  2022,  doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[18]  S. Lutfiwati, “Memahami Kecanduan Game Online Melalui Pendekatan Neurobiologi,” ANFUSINA J. Psychol. , vol. 1, no. 1, 2018.
[19]  D.  Handayani,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kecanduan  Game  Online  pada  Remaja  Kecamatan  Sungai  Geringging Kabupaten Padang Pariaman Menggunakan Analisis Regresi Logistik,” J. Konseling Gusjigang , vol. 7, no. 1, pp. 9–19, 2018.
[20]  A. Kristiawan and K. T. Yunanto, “Faktor - Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Kecanduan Game Online,” urnal Psikol. Kreat. Inov. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  14–24,  2021,  [Online].  Available:  https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case- a7e576e1b6bf
[21]  E. Novrialdy, “Kecanduan Game Online pada Remaja: Dampak dan Penjegahannya,” Bul. Psikol. , vol. 27, no. 2, pp. 148–158, 2019.
[22]  A.  W.  Detrinal  Putra,  “Prediksi Keputusan  Minat  Penjurusan  Siswa  SMA  Yadika  5  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 2, 2020.
[23]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA J. , vol. 10, no. 2, pp. 71–76, 2020.
[24]  P. W. Kastawan, D. M. Wiharta, and M. Sudarma, “Implementasi Algoritma C5.0 pada Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 3, p. 371, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[25]  N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, and Gede Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus  Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Sist.  dan  Inform. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  27–29,  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.